近段时间因为需要完成任务所以在研究群智能算法,在这过程中需要不断的拿一些测试函数去做实验,为了以后使用方便在这里将常用的一些测试函数做下记录。 1.Rastrigin's 函数 对于有两个独立变量的Rastrigin函数,其定义的形式如下: 下面是具有两个独立变量 ...
目标函数的优化 在第一篇我们了解到,原生的GAN采用零和博弈 zero sum game 的策略,这会导致在训练初期生成器的临梯度消失 gradient vanishing ,训练停止。如果将零和博弈改为非饱和博弈,这虽然能够解决梯度消失的问题,但会导致训练不稳定 instable 。为了解决这两个问题,许多研究者对目标函数的优化做了不同的尝试。上一篇中,我们已经了解到GAN的目标函数等价于JS ...
2020-05-26 20:35 0 1903 推荐指数:
近段时间因为需要完成任务所以在研究群智能算法,在这过程中需要不断的拿一些测试函数去做实验,为了以后使用方便在这里将常用的一些测试函数做下记录。 1.Rastrigin's 函数 对于有两个独立变量的Rastrigin函数,其定义的形式如下: 下面是具有两个独立变量 ...
确定G,优化D,确定了优化D之后,再优化G,然后循环进行上面的过程。 3.GAN的缺点 https ...
############################################### # 测试函数 ...
GAN的原始损失函数,咋一看是非常难以理解的,但仔细理解后就会发现其简洁性和丰富的含义。 损失函数定义: 一切损失计算都是在D(判别器)输出处产生的,而D的输出一般是fake/true的判断,所以整体上采用的是二进制交叉熵函数。 左边包含两部分minG和maxD ...
原文地址Count Bayesie 这篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的学习笔记,原文对 KL散 ...
多目标优化 学习来源: 多目标优化总结:概念、算法和应用(文末附pdf下载) - 知乎 (zhihu.com) 一. 多目标优化基础 1.1 无约束的单目标优化问题 1.2 无约束的多目标优化问题 1.3 带约束的单目标优化问题 1.4 带约束的多目标优化 ...
1.多目标优化问题概念: 在实际问题中大都具有多个目标且需要同时满足,即在同一问题模型中同时存在几个非线性目标,而这些目标函数需要同时进行优化处理,并且这些目标又往往是互相冲突的,称这类问题称为多目标规划问题【1】。 2.多目标优化问题的数学描述 多目标问题又称多标准优化问题 ...
概述GAN(Generative Adversarial Network,生成对抗网络)是一个网络框架,它通常包括两部分,生成器(generator)和判别器(discriminator)。生成器的作用是学习真实数据的分布(或者通俗地说就是学习真实数据的特征),然后自动地生成新的数据 ...